【摘 要】
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风电功率预测对于含有大规模风电电源的电网安全 与经济运行具有重要的作用。本文在分析影响风电输出功 率的因素的基础上，设计了基于粒子群神经网络的风电功 率预测算法，
【机 构】
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华北电力大学,北京市,昌平区,102206
【出 处】
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2010年全国高性能计算学术年会(HPC china2010)
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风电功率预测对于含有大规模风电电源的电网安全 与经济运行具有重要的作用。本文在分析影响风电输出功 率的因素的基础上，设计了基于粒子群神经网络的风电功 率预测算法，分析了数值预报数据的精度和数据相关性对 预测结果的影响，比较了基于粒子群神经网络的预测模型 和基于BP 神经网络的预测模型的性能。研究结果表明，数据相关性较好的测试样本可以得到较好的预测结果，粒 子群神经网络比BP 神经网络具有更好的性能。风速风向 数值预报与输出功率的相关系数越高，基于PSO 神经网络的预测模型的预测精度越好于基于BP 神经网络的预测模型。
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